Tema 13: Pruebas paramétricas más utilizadas en enfermería.

Tema 13 (I).

Análisis bivariado variable cualitativa y cuantitativa:

Este tipo de análisis es sumamente frecuente en todo los ámbitos, puesto que con frecuencia nos interesa saber si las categorías de una variable cuantitativa presentan unos valores medios similares o no.

Comparación de medidas: Casos.

La media de una variable respecto a un valor de interés, por ejemplo el límite para instaurar una intervensión.

La media de dos muestras apareadas o dependientes. Los valores que adquiere una influye en los que adquiere la otra. Datos provienen del mismo conjunto de sujetos.

La media de dos muestras desapareadas o independientes. Los valores que adquiere una no influyen en los de la otra. Datos provienen de sujetos diferentes.

Test a aplicar en análisis bivariado variable cualitativa y cuantitativa.

• Paramétricos.
• T de student, para 1 o dos muestras (apareadas o independientes).
• ANOVA, para más de dos muestras o categorías independientes.
• No paramétricos.
• Prueba U de Mann-Whitney para muestras independientes.
• Test Wilconxon para muestras apareadas.
• Test Kruskal-Wallis para más de dos muestras o categorías.

Recordemos...

• Algunas de las formas de comprobar la normalidad de los datos.
• Métodos gráficos (histograma, prueba de lápiz grueso o gráfico QQ).
• Método descriptivo (IQR/S=1,34)
• Prueba de normalidad (prueba de Kolmogorov-Smirnov y la prueba de Shapiro-Wilk).
• Normality Check, como vimos en el tema 12 nosotros debemos verificar la normalidad usando Kolmogorov (n>50) or Shapiro (n<50).

T de Student como test parámetrico.

• Criterios de parametricidad.
• Distribución normalidad (test Kolmogorov-Smirnov o Shapiro).
• Homocedasticidad o igualdad de varianzas.
• Test Levene.
• F>0,05 se asume igualdad de varianzas.
• F<0,05 no hay igualdad de varianzas.
• N muestral > 30.
• Permite contrastar.
• Sí dos muestras proceden o no de la misma población.
• Si hay diferencia entre las dos medias.
• Las muestras.
• Muestras independientes.
• Muestras dependientes.
• Esta función matemática nació en la fabrica de Cerveza Guinness.

T de Student.

Comprobamos si existe una diferencia estadísticamente significativa entre las medias de dos muestras o grupos. Comprobamos si las dos medias difieren más de lo que consideramos normal cuando las muestras proceden de la misma población.

• Comprueba si la diferencia entre las medias de los grupos es estadísticamente significativa.

• Siendo la desviación típica y las varianzas de las muestras: